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关键词

「 三维

(Principal Component Analysis,PCA),是一种降维方法,也是在文章发表中常见的用于显示样本与样本之间差异性的计算工具。 在上一次教程中,我们教大家如何绘制二维,不过有时候二维的平面没有办法展示出样本之间的差异,所以需要用更多维度,比如三维来展示。 在这个实例中,通过对芯表达谱数据进行PCA,观察前三个PC(PC1, PC2, PC3),可以看出细胞按照不同来源:peripheral blood (PB),bone marrow (BM), 本次教程为大家带来是,是如何根据表达谱数据,通过运用的方法,显示样本与样本之间的差异性,并且在三维坐标上展示这些差异。? 02使用gmodels包中的fast.prcomp函数计算PCA。该包计算运行所用时间比R内置prcomp函数要快很多。

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源码ElasticJob

本文将重点ElasticJob的制。制概述ElasticJob工作制:1、ElasticJob在启动时,首先会启动是否需要重新的监听器。 判断是否需要重新ElasticJob的事件监听管理器实现类为AbstractListenerManager,要是在节点发送变化后,设置需要重新标记。 其类为: ? ElasticJob的选监听管理器、监听器管理器、故障转移监听管理器等都是AbstractListenerManager的子类。相关的监听管理器类所示: ? (实例数)发生变化事件监听器,当新的节点加入或原的实例宕后,需要进行重新。 代码@2:如果有必要,则执行,如果不存在信息(第一次)或需要重新,则执行算法,接下来详细的实现逻辑。代码@3:获取本地的信息。

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    器学习|(PCA)

    本文让我们来了解一下器学习中最常用的一种降维方法PCA。 01降维在我们器学习所训练的数据中,通常会存在着很多的特征,这也就意味着我们所要处理的数据的维度是很大的,由于维度大的数据处理起来非常困难,各种各样的降维算法也就随之产生了。

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    器学习 | PCA

    PCA介绍: (Principal Component Analysis),是一种用于探索高维数据的技术。PCA通常用于高维数据集的探索与可视化。还可以用于数据压缩,数据预处理等。 PCA可以把可能具有线性相关性的高维变量合成为线性无关的低维变量,称为(principal components),新的低维数据集会尽可能的保留原始数据的变量,可以将高维数据集映射到低维空间的同时

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    Zabbix前端源码 -- 可用性(Availability)

    本期精彩Zabbix前端源码——可用性(Availability)标? 就是上所示的部,有人问为啥他的监控项不是动模式,可这些标却仍然一直是灰色。本文不讨论解决问题的办法,只这些标显示的底层实现原理。 具体位置是zabbix-3.0.19frontendsphphosts.php这个文件的内容比较繁杂,我们只要知道在1117行hosts = API::Host()->get(通过foreach循环解, 其中可用性标的判断和输出,是通过282行getHostAvailabilityTable(host)实现的。? 时间原因,本文的非常粗,后续有时间再补充完善。

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    wordpressDUX题首页缩略时随方法

    教程简介今天全百科网给大家享的是wordpressDUX题首页文章特色,如果在文章内容无或未开启第一张作为特色时则自动调用random目录的随便一张作为缩略,让缩略区域不在是单调的黑白框和劣质的展示 name)); } }else{ return sprintf(, get_stylesheet_directory_uri().imgthumbnail.png); } }修改为:  *首页文章特色 ,如果文章内容无,或未开启第一张作为特色,则用random目录的随便一张。 $random..jpg); } }附件下载下载random文件夹下载地址链接:http:www.quanbaike.comnews2487.html将random.zip 解压到题目录中的img 文件夹中 如果您对random.zip中的不满意,自行找差不多相同大小的替换。

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    API丨360官方API解剖

    简介:360API,是360旗下的一个公益项目。可通过各种参数来调用各类。 参数大全:cid-类start-页数count-数量API调用:http:wallpaper.apc.360.cnindex.php? %20c=WallPaper&a=getAppsByCategory&cid=类参数&start=页数&count=数量&from=360chromeCid大全:顺便再加多个:动漫 cid 26 类型多多,量丰富,唯一不足就是不支持SSL,还需要其他API可留言。 摘至V站

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    Android 中压缩(上)

    作者: shawnzhao 一、前言 在 Android 中进行压缩是非常常见的开发场景,要的压缩方法有两种:其一是质量压缩,其二是下采样压缩。 前者是在不改变尺寸的情况下,改变的存储体积,而后者则是降低像尺寸,达到相同目的。 由于本文的篇幅问题,为上下两篇发布。 由于项目原因和兼容性选择了JPEG,因此接下来的也将是围绕 JPEG 展开。 将 PNG 转成 JPEG 格式之后不会降低这个的尺寸,但是会降低视觉质量,从而降低存储体积。 ,并没有根据实际去计算相对应的哈夫曼表,Google 在初期考虑到手的性能瓶颈,计算权重这个阶段非常占用 CPU 资源的同时也非常耗时,因为此时需要计算所有像素 argb 的权重,这也是 所以想要提升压缩率的可以从这两个库着手,网上资料也不少,后续有会可以测试一下这两个库,然后给大家享一下。

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    Android中压缩(下)

    作者: shawnzhao 上篇我们详细介绍了质量压缩的相关内容和算法,接下来的下篇给大家介绍一下的尺寸压缩和常用的几种尺寸压缩算法。 一、Android 尺寸压缩逻辑针对尺寸的修改其实就是一个像重新采样的过程,放大像称为上采样(upsamping),缩小像称为下采样(downsampling),这里我们重点讨论下采样。 在 Android 中重采样提供了两种方法,一种叫做邻近采样(Nearest Neighbour Resampling),另一种叫做双线性采样(Bilinear Resampling)。 除此之外,还有一些其他个人或构发明的算法 Hermite Resampling,Bell Resampling,Mitchell Resampling。我们这里着重介绍前面提到的四种采样方法。 :是每个像素红绿相间的,可以看到处理之后的已经完全变成了绿色,接着我们来看看 inSampleSzie 的官方描述:If set to a value > 1, requests the decoder

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    ​PNG压缩对比

    业务的增加导致越来越多,通过可以知道PNG格式是项目中数量最多的,关于PNG的介绍可以参考:PNG文件格式详解。为了实现减包任务,对进行压缩是很重要的一部。 压缩工具及原理tinypng1)原理介绍根据官网https:tinypng.com介绍,要是使用Quantization的技术,通过合并中相似的颜色,通过将 24 位的 PNG 压缩成小得多的 第三方jar包中的压缩通过观察apk包会发现,assets目录下会存在一些新生成的目录,包括common、drawable、images、Recommend目录,通过发现,这些png来自项目引用的第三方 部jar包PNG压缩减少的大小对比:? 总结本次工程压缩过程,要学习了PNG要压缩脚本(tinypngpngquantpngout)以及JPG的压缩工具(优tinyjpg),经过对比最终选择pngquant与优作为工程PNG

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    swift颜色占比

    swift颜色占比extension UIImage { func scaleTo(size: CGSize) -> UIImage? newImg = UIGraphicsGetImageFromCurrentImageContext() UIGraphicsEndImageContext() return newImg } 一张颜色占比

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    相似度工具】

    本工具能自动检测所提供的WORD及EXCEL文档中的所有相似度,能有效的提高报告自检效率。 ----数据需求 ----把要检测的文档放到”文档”目录下: ?? 运行说明 ----双击“相似度工具”开始运行,运行界面如下: ? 运行完成后,文档中所提取出来的所有保存在“提取”目录下,出来的结果保存在”相似度+当前日期”EXCEL文档中:? 输出结果筛选相似度高于85%的:文档名名1名2相似度4G伪基站image10.pngimage2.png93.64%4G伪基站image10.pngimage7.png89.47%4G伪基站 pngimage2.png97.83%RRC重建相关问题定位image10.pngimage20.emf95.97%RRC重建相关问题定位image10.pngimage21.png93.26%文档提取的保存在文档类型

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    API爬取软件

    界面,后续考虑使用replace绘制窗口 # 创建窗口 root = Tk() # 窗口大小 root.geometry(670x600+450+150) # 窗口标题 root.title(fAPI爬虫 label_img = Label(root, text=格式:, font=(微软雅黑, 16), fg=green) label_img.grid(row=2, column=0) # 介绍标签 label_save_address = Label(root, text=感谢使用本程序,目前支持自定义格式下载,格式:jpg,png等n默认为jpg格式部强制使用其他格式不影响 使用输入正确的网址 n需要添加http或https协议 ,保存地址末尾不要输入”“,仅支持napi自动跳转到地址的api,请留意您设置的保存路径查看n自动开启重复 取消下载,目前是 + str(self.edition 获取URL和保存地址 self.url = self.entry_get_url.get() self.type_img = self.entry_img.get() #这三行是获取GUI页面输入内容的

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    Docker 跨网络方案

    上篇文章介绍了容器网络的单网络,本文将进一步介绍多网络,也就是跨的网络。 总结下来,多网络解决方案包括但不限于以下几种:overlay、macvlan、flannel、weave、cacico 等,下面将别一一介绍这几种网络,PS:本文仅从原理上对几种网络进行简单的对比总结 (注册)一些必要的信息(如网络中需要通信的),然后它就会自动去收集、同步网络的信息,同时,还会维护一个 IP 地址池,配给中的容器使用。 组件方式让 flannel 多了几灵活性,它可以使用二层的 VxLAN 隧道来封装数据包完成跨通信,也可以使用纯三层的方案来通信,比如 host-gw,只需修改一个配置文件就可以完成转化。 2、跨的容器网络通常要为不同的容器维护一个 IP 池,所以大多方案需要借助第三方的服务发现方案。3、跨容器网络按传输方式可以为纯二层网络,隧道网络(大二层网络),以及纯三层网络。

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    Flutter缓存 | Image.network源码

    随着手设备硬件水平的飞速发展,用户对于的显示要求也越来越高,稍微处理不好就会容易造成内存溢出等问题。所以我们在使用Image的时候,建立一个缓存制已经是一个常态。 用于从URL地址获取像 new Image.file 用于从File获取像我们只Image.network源码,理解完这个之后,其他的也是一样的思路。 headers:http请求头image:一个ImageProvide对象,在调用的时候已经实例化,这个类要承担了从网络加载的功能。 当下载完成后就调用UI的回调方法,通知UI刷新。>>>>最后至此,对Image.network的源码到这里也结束了,你也可以返回去看下Image的结构了。 怎么样,完之后是不是对Flutter加载网络的流程已经很了解了,也找到了Flutter缓存的突破口,Flutter自身已经提供了内存缓存(虽然不太完美),接下来你就可以添加你的硬盘缓存或者定制你的框架了

    5.2K75

    简述(Principal Component Analysis,PCA)是一种在损失很少信息的前提下,把多个指标转化为几个综合指标的多元统计方法,它的核心是数据降维思想,即通过降维的手段实现多指标向综合指标的转化 总结来说:(PCA)是一种数据降维技巧,它能将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量,这些无关变量称为。 ;以此类推计算累积贡献率,选择恰当的个数;解释:写出前k个的表达式确定各样本的根据的数据,做进一步的统计R的基础安装包提供了PCA为 princomp()principal () 含多种可选的方差旋转方法的 fa() 可用轴、最小残差、加权最小平方或最大似然法估计的因子 fa.parallel() 含平行的碎石 factor.plot() 绘制因子的结果 fa.diagram() 绘制因子的载荷矩阵 scree() 因子的碎石判断的个数 根据先验经验和理论知识判断数;根据要解释变量方差的积累值的阈值来判断需要的

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    概述法是一种降维的统计方法,在器学习中可以作为数据提取的手段。:构造一个A,b,使Y=AX+b。其中A维度M*N,X维度N*1,b维度M*1,则Y维度M*1。 可以看成是一个一层的,有M个神经元的神经网络(即Y=WTX+b,和该公式本质一样)。PCA和自编码器差不多。:寻找使方差最大的方向,并在该方向投影。ai代表一个投影方向。 求第二大的维度a2,二维上a2只有一个选择,或者说没得选,但三维上及更高维上,a2有多种选择:证明β=0:所以:推而广之,a3:PCA算法流程注意:PCA在人脸识别中的应用对每一个人,用前两次拍摄4张训练 ,用后两次拍摄4张测试。

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    1 简介 (Principal Component Analysis,PCA),是考察多个变量间相关性的一种多元统计方法,基本思想就是在保留原始变量尽可能多的信息的前提下达到降维的目的 最后筛选出的几个替代原始数据的变量被称为,它们是原始变量的线性组合,关系如下: 2 步骤 构建原始数据矩阵;消除量纲——数据标准化;建立协方差矩阵(或相关系数矩阵);求出特征值、特征向量 ,考虑在进行时将其剔除,用cor函数检查变量间的相关性。 从相关系数矩阵中可以发现,有几个变量之间的相关性还是非常强的,表明这份数据适合做。 ,中急剧的中断表明需要提取的的适当数量,从中可知最佳的个数为1。

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    我们已知设计矩阵X的由?的特征向量给定。从这个角度,我们有?也可以通过奇异值解(SVD)得到。具体来说,它们是X的右奇异向量。为了说明这点,假设W是奇异值级?的右奇异向量。 使用X的SVD解,X的方差可以表示为:?其中,我们使用?,因为根据奇异值的定义矩阵U是正交的。这表明z的协方差满足对角矩阵的要求:?其中,再次使用SVD的定义有?。 以上指明我们通过线性变换W将数据x投射到z时,得到的数据表示的协方差矩阵是对角的(即?),立刻可得z中的元素时彼此无关的。PCA这种将数据变换为元素之间彼此不相关表示的能力时PCA的一个重要性质。 在PCA中,这个消除是通过寻找输入空间的一个旋转(由W确定),使得方差的坐标和z相关的新表示空间的基对齐。

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    R语言 PCA(绘+原理)

    PCA 是一种较为常用的降维技术,PCA 的思想是将n维特征映射到k维上,这k维是全新的正交特征。这k维特征称为主元,是重新构造出来的k维特征。在 PCA 中,...

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